用于生成富有表现力音乐的最大熵模型
人工智能
2016-10-13 v1 声音
摘要
在当代单音音乐的背景下，表现力可以被视为音乐演奏与其符号表示（即乐谱）之间的差异。在本文中，我们展示了如何使用最大熵（MaxEnt）模型来生成音乐表现力，以模仿人类演奏。作为训练语料库，我们让一位专业钢琴家演奏了约 150 首爵士、流行和拉丁爵士旋律。结果显示了良好的预测能力，验证了我们模型的选择。此外，我们设置了一项听力测试，其结果显示，平均而言，人们显著偏好由 MaxEnt 模型生成的旋律，而不是没有任何表现力或具有完全随机表现力的旋律。此外，在某些情况下，MaxEnt 旋律几乎与人类演奏的旋律一样受欢迎。
引用
@article{arxiv.1610.03606,
title = {Maximum entropy models for generation of expressive music},
author = {Simon Moulieras and François Pachet},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.03606},
year = {2016}
}